Die Computational Neuroscience konzentriert sich darauf, die Prinzipien der Informationsverarbeitung im Gehirn zu verstehen. Dies beinhaltet die Entwicklung von Theorien und Modellen der Gehirnfunktion sowie die Entwicklung von Analysemethoden, um Signaturen der entsprechenden Datendynamik im Gehirn zu identifizieren. Modelle und experimentelle Daten decken verschiedene räumlich-zeitliche Skalen ab, werden durch mehrere Beobachtungsmodalitäten repräsentiert und befassen sich mit einer Vielzahl neurowissenschaftlicher Konzepte, die auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen ausgedrückt werden. Gleichzeitig verfügen die Neurowissenschaftler über ein breit gefächertes und ständig wachsendes Repertoire an Methoden zur Analyse ihrer Daten, was jedoch mit einem höheren Aufwand an Komplexität und Rechenleistung verbunden ist. Das Team „Data Science for Electro- and Optophysiology Behavioural Neuroscience“ adressiert die Herausforderungen, die sich aus dieser Situation im Kontext von Datenmanagement und reproduzierbarer Datenanalyse in den Neurowissenschaften ergeben, mit Konzepten aus der Physik und der Informatik. Zu diesem Zweck entwickelt und pflegt das Team praktikable Softwareanwendungen für die Datenerfassung, das Management und die Analyse elektrophysiologischer Daten aus Experimenten und Simulationen sowie formalisierte Ansätze zur Modellvalidierung. Diese Anwendungen bilden die Grundlage für die im Team durchgeführte neurowissenschaftliche Forschung: die Analyse von raum-zeitlicher Gehirnaktivität, die über verschiedene räumliche Skalen und Messmodalitäten hinweg beobachtet wird.

Mehr Informationen finden sich auf der englischen Seite des Teams.